Diabetes association with self‐reported health, resource utilization, and prognosis post‐myocardial infarction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diabetes mellitus (DM) is associated with increased cardiovascular (CV) risk. We compared health-related quality of life (HRQoL), healthcare resource utilization (HRU), and clinical outcomes of stable post-myocardial infarction (MI) patients with and without DM. HYPOTHESIS: In post-MI patients, DM is associated with worse HRQoL, increased HRU, and worse clinical outcomes. METHODS: The prospective, observational long-term risk, clinical management, and healthcare Resource utilization of stable coronary artery disease study obtained data from 8968 patients aged ≥50 years 1 to 3 years post-MI (369 centers; 25 countries). Patients with ≥1 of the following risk factors were included: age ≥65 years, history of a second MI >1 year before enrollment, multivessel coronary artery disease, creatinine clearance ≥15 and <60 mL/min, and DM treated with medication. Self-reported health status was assessed at baseline, 1 and 2 years and converted to EQ-5D scores. The main outcome measures were baseline HRQoL and HRU during follow-up. RESULTS: DM at enrollment was 33% (2959 patients, 869 insulin treated). Mean baseline EQ-5D score (0.86 vs 0.82; P < .0001) was higher; mean number of hospitalizations (0.38 vs 0.50, P < .0001) and mean length of stay (LoS; 9.3 vs 11.5; P = .001) were lower in patients without vs with DM. All-cause death and the composite of CV death, MI, and stroke were significantly higher in DM patients, with adjusted 2-year rate ratios of 1.43 (P < .01) and 1.55 (P < .001), respectively. CONCLUSIONS: Stable post-MI patients with DM (especially insulin treated) had poorer EQ-5D scores, higher hospitalization rates and LoS, and worse clinical outcomes vs those without DM. Strategies focusing specifically on this high-risk population should be developed to improve outcomes. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov: NCT01866904 (https://clinicaltrials.gov).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».